简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

负载均衡NLB快速配置手册

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云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

F5+BIG-IP+LTM负载均衡器VM版ISO安装导入lisence说明

采用标准化设备构建全新的IaaS+PaaS平台，用于支撑未来企业所有新建IT系统及要替换升级的IT系统的运行。
对企业内标准IT系统做PaaS层面的云化改造，实现集中化、标准化、自动化、弹性化、快速化。
对企业内既有非标准IT系统做IaaS层面的云化改造，主要是通过虚拟化技术将同类型的主机、存储做合并，实现硬件负载均衡和按需动态调整，未来再逐步迁移到Paas平台上。

https://mp.csdn.net/postedit/79998613restful接口上传文件，下载转换文件，格式校验，队列缓冲已经打成压缩包，里面集成python3，nginx。
解压点击start.vbs就会启动一个worker，两个web，一个nginx负载均衡。
开箱即用。
守护进程，无弹窗。
因为是调用office进程，要提前安装好wps和office（两者选其一）如果出现连接不到redis，请把bin目录conf.py里面的redis地址改成你的。

Nginx主要功能：1、反向代理2、负载均衡3、HTTP服务器（包含动静分离）4、正向代理

Nginx反向代理实现多Tomcat负载均衡(1).md

文章目录前言一：k8s二进制方式多节点部署1.1：环境介绍1.2：master02节点操作1.2：nginx负载均衡集群部署谢谢赏阅！如有疑问可评论区交流！前言一：k8s二进制方式多节点部署要先部署单节点集群，可查阅博客https://blog.csdn.net/CN_TangZheng/article/details/1058536891.1：环境介绍下面拓扑图还有一个harbor仓库没有说明，到时候部署在单独的一台服务器上即可主机分配主机名IP地址资源分配部署的服务nginx01192.168.233.1282G+4CPUnginx、keepal

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。